Databricks und PySpark für Data Engineering Schulung

Diese Live-Schulung zu Deutschland behandelt Machine Learning mit Azure Databricks für den Finanzsektor, mit dem Fokus auf den Aufbau, die Evaluierung und die Bereitstellung von Modellen. Die Teilnehmer lernen, MLflow einzusetzen, Modelle in skalierbare Pipelines zu integrieren und ML zur Erkennung von Anomalien sowie zur Trendprognose in regulierten Umgebungen anzuwenden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Databricks nutzen möchten, um datenanalysebezogene Lösungen einzurichten, bereitzustellen und zu verwalten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Databricks einzurichten und zu konfigurieren.
• Zu verstehen, wie Databricks mit Apache Spark zusammenarbeitet.
• Daten in Databricks zu laden und umzuwandeln.

Dieses 5-Tage-Intensivtraining in Deutschland hilft Technologiemanager mittlerer Ebene, gespeicherte Prozeduren in ein Databricks-Lakehouse zu migrieren. In praxisorientierten Übungen (Hands-on Labs) meistern Sie Spark, Delta Lake und Unity Catalog, um optimierte, Ende-zu-Ende-Pipelines für modernes Data Engineering zu erstellen.

Diese unterrichtsbasierte Databricks-Schulung in Deutschland vermittelt Finanzfachkräften praktische Fähigkeiten in der Datenanalyse, Visualisierung und Zusammenarbeit. Lernen Sie, wie Sie Finanzdaten bereinigen, KPI-Dashboards erstellen und Abfragen für Echtzeitberichte und Leistungskontrolle optimieren.

In diesem Training erhalten die Teilnehmer eine praxisorientierte Einführung in den Aufbau skalierbarer Datenverarbeitungs- sowie Maschinenlern-Workflows mithilfe von PySpark. Sie lernen, wie Apache Spark in modernen Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird und wie man große Datensätze effizient unter Verwendung der Prinzipien der verteilten Rechenverarbeitung verarbeitet.

Dieser dreitägige praxisorientierte Kurs konzentriert sich auf den Aufbau und die Optimierung effizienter Datenverarbeitungs-Workloads unter Einsatz von PySpark, Pandas und Polars in Kubernetes-basierten Umgebungen.

Die Teilnehmer entwickeln ein praxisnahes Verständnis dafür, wie Spark-Anwendungen auf Kubernetes ausgeführt werden und wie konfigurationsbezogene Entscheidungen auf Anwendungsebene Leistung, Skalierbarkeit, Ressourcenverbrauch und Kosten beeinflussen. Der Kurs behandelt wichtige Optimierungsbereiche wie die Dimensionierung der Executors, die Speicherverwaltung, dynamische Allokation, Partitionierungsstrategien, Shuffle-Verhalten, das Problem der Kleindateien und die effiziente Verarbeitung von Parquet-Dateien.

Außerdem werden häufige Herausforderungen bei der Arbeit mit Pandas angesprochen, insbesondere Speicherbeschränkungen und Abstürze aufgrund von Speichermangel (Out-of-Memory-Fehler). Dabei wird Polars als hochperformante Alternative für bestimmte Datenverarbeitungs-Workloads eingeführt. In praktischen Übungen diagnostizieren die Teilnehmer Leistungs- und Speicherprobleme, vergleichen verschiedene Konfigurationsstrategien und wenden Optimierungstechniken auf realistische ETL- und Machine-Learning-Szenarien an.

Im Mittelpunkt des Kurses steht die praktische Entscheidungsfindung: Es geht darum, Engpässe zu identifizieren, das passende Werkzeug auszuwählen, Spark effizient zu konfigurieren sowie Leistung, Ressourcenverbrauch der Infrastruktur und Kosten in ein ausgewogenes Verhältnis zu bringen.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Schulungskurs in Deutschland lernen die Teilnehmer, wie sie Python und Spark zusammen nutzen, um Big Data zu analysieren, während sie praxisnahe Übungen lösen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Spark mit Python verwenden, um Big Data zu analysieren.
• An Übungen arbeiten, die reale Anwendungsfälle nachahmen.
• Verschiedene Tools und Techniken für die Big-Data-Analyse unter Verwendung von PySpark einsetzen.

Diese live geleitete Schulung in Deutschland behandelt die Stratio-Plattform mit Fokus auf die Module Rocket und Intelligence in Kombination mit PySpark. Die Teilnehmer erlangen die Beherrschung der Dateneinpflege, -transformation und fortgeschrittenen Analytik und erwerben praktische Fähigkeiten in Schleifen, UDFs und unternehmensweiten Datenworkflows.